Навіть однотипні, на перший погляд, задачі можуть виявитися або з зірочкою, або з приколом. Більшість опитаних ML-інженерів уникають розповіді про деталі проєктів, посилаючись на політику компанії. Проте додають, що нудно у цій професії точно не буде. Щодо типу компанії, то часто ML Engineer потрібен саме на аутстафі чи в продуктовій компанії. Це важливий актив компанії, і зазвичай роботодавець не готовий ділитися даними назовні та віддавати задачу на аутсорс.

Частина робочого дня піде на створення документації та презентацій з висновками щодо перебігу проєкту. І якщо результати роботи системи не відповідають очікуванням, інженери опікуються усуненням помилок і технічною підтримкою систем ШІ чи машинного навчання. Дехто вивчає лише основи Python і відразу переходить до інструментів. Але важливо глибше розуміти Python і шаблони проєктування та писати структурно чистий код. Книжка Clean Code in Python охоплює теми шаблонів проєктування, архітектури програмного забезпечення, декораторів тощо й допоможе вам покращити навички програмування. Ще одна рекомендація — Designing Machine Learning Systems.

Забігаючи наперед, мій перший досвід вже на посаді ML-інженера в теперішній компанії був подібний до того, що я робив в УКУ на домашніх завданнях. Я зареєструвався на Djini, іноді  мені навіть писали рекрутери в LinkedIn. Але коли дивився на описи вакансій, я бачив дуже багато пунктів, яких я ще не знаю і це мене дуже відлякувало. В той момент мені здавалося, що я не можу подаватися на вакансію, якщо я не знаю двох-трьох пунктів зі списку. Кілька місяців я був Trading Analyst, але зрозумів, що фінансова сфера — це не моє.

А потім дивився б на рішення інших і пробував реалізувати їх. Що більше ви помилятиметеся, то більше досвіду здобудете. І, з одного боку ти наче просто змінив розмір картинки, а на виході маєш зовсім інші результати. — Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається?

Курс Для Вас, Якщо Ви

Насправді я був вражений тим, наскільки в ML багато завдань, які легко розв’язати не вдасться. Дані постійно «шумні», в них багато косяків. Багато обмежень накладає бізнес, в якого немає мільйонів доларів на ML-інфраструктуру, і треба завжди йти на компроміси та видавати максимальну якість при мінімальних ресурсах. Я зі школи вчив інформатику, вступив на факультет комп’ютерних наук, з кінця другого курсу я почав активно шукати інтернатуру.

Моєю ідеєю було працювати в Data Scientist. В УКУ була програма, магістерка з наук про дані. Я хотів мати вафельну діаграму, на якій кількість певних емодзі представляє відсоток грошей витрачених на цю категорію. Наприклад сім емодзі таксі означало 7% бюджету на транспорт тощо. Якщо говорити про поради тим, хто прагне стати ML Engineer, я насамперед рекомендував би почати з курсів.

Співбесіда З Ruby 500+ Запитань Для Junior, Center, Senior

До того ж можна розв’язати за допомогою ML задачі знайомих, у яких є власний бізнес. Вакансій ML Engineer на українському ринку відкрито небагато, вони зосереджені переважно у Києві або Львові, часом це віддалений формат роботи. Озвучена заробітна плата — від $800 для Strong Junior до $7000 для досвідченого фахівця. Уся комунікація на курсі відбуватиметься на платформі Slack (робочий чат групи, канали для домашніх завдань і корисних посилань). Куратор даватиме фідбек у вигляді коментарів до домашніх завдань і обговорення на вебінарах. Наші сертифікати справді цінують на ринку.

У березні 2021-го я запустив свою програмку в AppStore. Під час розроблення програми, яке тривало десь три місяці, я вивчив ті концепції, які має знати програміст-початківець. До моменту, поки я остаточно не засвоїв їх на базовому рівні, я навіть не відчував спроможності відгукуватись на вакансії.

Як Відбувається Навчання

Так, компанії вкладають все більші кошти в розроблення сервісів machine learning, але водночас вони створюють і нові робочі місця для цілком нового класу професіоналів. Після написання я виклав її у AppStore. Я отримав кілька завантажень, переважно від знайомих людей, які хотіли мене підтримати.

Але вони були надто дорогими для впровадження. Коли я вже провів такий глибокий аналіз та обробку даних і повернувся до першої версії (архітектури) класифікатора, отримав приріст метрик з 30% до 78%. У сфері Machine Learning Engineering безпосередня розробка моделей машинного навчання займає лише невелику частину від всього обсягу роботи. Виявилося, що більшість зусиль потрібно докласти для збору і підготовки даних, валідації та моніторингу вже готових моделей. Важливим аспектом є розробка та підтримка необхідної інфраструктури, а це передбачає роботу з хмарними платформами та інструментами для оркестрації. Тож потрібно добре знатися не лише на машинному навчанні, а й на інженерії програмного забезпечення.

Найкращих Книг Для Вивчення Javascript

Minecraft — це тема №1 для сучасних дітей. Дослідження американських науковців показують, що в цю гру грають 53% дітей віком від 6 до eight років та https://wizardsdev.com/ 68% дітей від 9 до 12. А відео з грою щороку набирають у YouTube понад 200 млрд переглядів. Я вважаю, що найважливіший софт-скіл — англійська мова.

• Гарна новина в тому, що вони змінюються не з такою ж швидкістю, як, наприклад, у JS.
• Дякую за статтю, навіть з досвідом буде не зайве оновити в памʼяті основи.
• — Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається?
• Хоча в українських реаліях мабуть є частина компаній яка хоче і фактично технічного лідання проектів з усіх сторін — але це вже не позиція ML Engineer.
• «Якщо я хочу припаркувати свій мерседес посеред шосе, ви маєте мені таку можливість забезпечити», — сказав нам клієнт після чергових довгих перемовин.
• У машинному навчанні результат не завжди гарантований, іноді задачу справді важко розв’язати.

Знання з програмування та математичних дисциплін я отримав під час навчання в університеті. Паралельно з цим переглядав освітні статті, проходив онлайн-курси з практичними завданнями. Згодом перейшов до розгляду готових проєктів та аналізу рішень типових проблем, які можна знайти на Kaggle та GitHub. Імплементував алгоритми з нуля, що дало більш ґрунтовне розуміння їхньої роботи. Як на мене, такий формат оптимальний, оскільки поєднується теорія з практикою. MLOps41.Назвіть найкращі практики версіювання моделей.forty two.Розкажіть про концепт knowledge shifts.

Наразі я задоволений своїм рішенням перейти в Machine Learning Engineering. На відміну від інших IT-спеціальностей, де задачі можуть бути більш визначені та стандартизовані, машинне навчання часто вимагає індивідуального підходу. Можна постійно працювати з чимось новим, є безмежні можливості для креативності та інновацій, а це неабияк мотивує рухатися далі. Залежно від проєкту, чогось може бути більше, а чогось — менше.

Фахівці компанії викладали на моєму факультеті курс з розробки й тестування. Я ще під час навчання добре себе зарекомендував, тож, коли мені запропонували приєднатися до команди на позицію Junior Software Test Automation Engineer, я погодився. Chief Executive Officer for AI product вакансії Так, це не зовсім те, чого я хотів, але було б нерозумно нехтувати цим шансом. Тому вже зі свого досвіду скажу, що 80% успіху ваших моделей і рішень залежить від правильної обробки та підготовки даних. Не бійтесь приділяти цьому більше часу.

Мюнхенський технічний університет, публікує чимало класних лекцій. Раджу звернути увагу на матеріали про основи Data Engineering, MLGS і на канал професора Мюнхенського університету Matthias Niessner. Та якщо запит на фахівців є, то профільної освіти бракує, адже в Україні обмаль цільових навчальних програм.

Я дізнався про сучасні способи роботи з різними завданнями машинного навчання. Фідбек по домашнім роботам — регулярний та вчасний. Вони спроєктовані дуже добре, змушують самостійно розібратися з нюансами теми, що допомагає краще засвоювати нові знання. Лекції — оптимальні за тривалістю, багаті на живе спілкування.